H.E.L 有机合成实验优化设计 — PolyBlock 自动化学平行合成仪
有机合成是化学、材料、医药等诸多领域的核心，其发展水平直接关系到新药创制、先进材料研发等关键产业的竞争力。传统的实验优化模式主要依赖于化学家的经验与“试错法”，通过系统地改变反应温度、时间、溶剂、催化剂等条件，逐步逼近最佳反应点。然而，这种方法存在显著的局限性：效率低下、数据孤岛、经验依赖、复杂体系挑战。
近年来，随着高通量实验（HTE）、流动化学、机器学习（ML）等技术的兴起，有机合成实验优化设计正迎来一场由“经验驱动”向“数据驱动”乃至“智能驱动”的深刻变革。
借助高通量自动合成平台，实现成千上万个反应条件的并行筛选，单次实验即可覆盖传统方法数月的工作量。
未来实验室将由机器人、自动化设备与AI算法主导，化学家只需输入目标分子，系统即可自动规划合成路线、设计实验、执行反应、分析数据并迭代优化，真正实现“一键合成”。
人工智能与自动化技术的融合，不仅将化学家从重复性劳动中解放出来，更将赋予他们探索“不可能”反应的能力。
案例：混合水平超饱和设计在有机合成稳健性研究中的应用
Croguennoc, A., Frédéric, M., Claeys-Bruno, M., Phan-Tan-Luu, R., & Sergent, M. (2012). Mixed-level supersaturated design application to a robustness study on an organic synthesis. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 113(1), 19–25.
